一种LM-BP加速搜索的周跳探测与修复方法

针对传统三频周跳探测与修复方法中的不敏感、漏检以及效率较低等问题,提出一种基于莱文伯格-马夸特(LM)-反向传播(BP)神经网络加速搜索法的伪距相位组合与电离层残差组合联合周跳探测与修复方法:利用2个伪距相位组合以减少不敏感周跳数量,利用1个电离层残差组合以提高小周跳探测敏感度;在构成3个线性无关的组合观测值后,使用LM-BP加速搜索算法进行周跳探测与修复。实验结果表明,相对常规的伪距相位组合与电离层残差组合联合方法,该方法能够提高周跳探测与修复性能,可探测小至1个的周跳,探测与修复整体时效有较大提升。

基于ε-滤波LMS算法的航空发动机自适应逆控制

针对航空发动机这种复杂的被控对象, 设计了基于ε 滤波LMS算法的发动机自适应逆控制系统。该控制结构能利用非线性滤波器实现航空发动机建模和逆建模, 以滤波后的误差在线调整控制器权系数。进行了飞行包线内的数字仿真。结果表明: 这种方案结构不需要精确的发动机模型, 跟踪速度快, 具有较高的精度和较强的鲁棒性。

X-滤波和ε-滤波LMS算法性能分析

研究了 X-滤波和ε-滤波 L MS算法的性能 ,给出了它们的均值收敛和方差收敛条件 ,提出了 X-滤波和ε-滤波L MS算法具有二次稳定性的充分条件 .仿真结果表明 ,这两种 L MS算法对被控对象的估计误差具有不敏感的特性 .

基于改进的ε-滤波LMS算法的一种自适应逆控制系统

针对导弹在包线内飞行时,要求其自动驾驶仪对于飞行速度和飞行高度的变化表现出良好的一致跟踪性能,文中采用自适应逆控制(Adaptive Inverse Control)结构设计了某型自动驾驶仪的过载通道,以使自动驾驶仪的输出过载正确地跟踪指令输入。基于ε-滤波的 LMS(Least Mean Square)算法被证明是一种稳定、有效的高速自适应过程,在自适应控制系统中得到了广泛的应用。文中针对基于ε-滤波的 LMS 算法的自适应逆控制系统中,需要进行对象模型及其逆模型的建模问题,提出了一种近似建模方法,简化了系统设计。仿真结果表明,这种基于改进的ε-滤波的 LMS 算法的导弹自动驾驶仪自适应逆控制系统能够很好地跟踪指令输入,并不受飞行速度和飞行高度变化的影响,表明了其在导弹飞行包线内实施控制的有效性。

一汽-大众奥迪赛车队摘得2015奥迪R8 LMS杯车队总冠军

在第十二回合中，熊龙与程丛夫并列首排发车，两人之间的比赛一直呈胶着状态。程丛夫曾几度将差距缩小至1s以内，迫使熊龙使用“一键加速”功能，才赢得该回合冠军。进入第十三回合，根据赛制规定，熊龙和程丛夫的赛车分别负重50kg和35kg，熊龙采取防守战术，以第六名结束了本轮比赛。

滚动轴承转速-振动深度学习模型的算法对比研究

轴承健康状况直接影响着机械设备的稳定性和安全性,对轴承的运行状态进行故障诊断尤为重要。基于此,在健康、内圈故障和外圈故障3种不同状况下,选择莱文贝格-马夸特(Levenberg-Marquardt,LM)算法、贝叶斯正则化(Bayesian Regularization,BR)算法和量化共轭梯度(Quantum Conjugate Gradient,QCG)算法,对在随时间变化的加速条件下滚动轴承振动数据进行训练和测试。在MATLAB R2023b软件中构建不同类型的深度学习模型,对比分析深度学习模型的均方误差值、回归R值、训练时长和训练轮数等多种指标。经过分析得出,在追求精度和准确性、内存资源和时间充足的情况下,应选用贝叶斯正则化法算法来训练深度学习网络模型。

一汽-大众奥迪 R8 LMS Cup中国区首战落幕

第七届Audi Sport R8 LMS Cup在纽博格林24小时耐力赛后．于宁波国际赛车场重燃战火。来自4个国家6个车队的11位车手，进行了第5、6回台激烈角逐，著名演员、歌手韩庚也上演了个人杯赛首秀。

基于变步长LMS算法的自适应逆控制系统

针对各种变步长自适应滤波算法,提出了两种收敛速度快、鲁棒性能好的基于变步长X-滤波、ε-滤波LMS算法和带反馈补偿的自适应逆控制系统.变步长自适应滤波算法可以使系统获得更快的收敛速度和较小的稳态误差,提高了控制精度;反馈补偿可以克服系统的零漂移.仿真结果表明,经过改进的基于变步长X-滤波、ε-滤波LMS算法的自适应逆控制系统收敛速度快、稳态误差小、抗噪声扰动能力强.

姜黄素与β-榄香稀联用对涎腺腺样囊性癌细胞株SACC-LM生长抑制和凋亡的协同作用

[目的]研究姜黄素与β-榄香稀联合对体外培养涎腺腺样囊性癌细胞株SACC-LM生长抑制和凋亡的情况。[方法]应用MTT测定法、流式细胞术和透射电镜观察等方法观察姜黄素协同β-榄香稀(浓度比1∶1)诱导SACC-LM细胞凋亡率及凋亡方式。[结果]1)用MTT测定法,姜黄素协同β-榄香稀(浓度比1∶1)作用SACC-LM细胞24 h后,其抑制率有明显协同效应。2)联合用药对SACC-LM肿瘤细胞Caspase-3的表达阳性率为(46.2±3.2)%明显高于单独用药组。3)用流式细胞术,10μg/mL姜黄素与10μg/mLβ-榄香稀联合作用SACC-LM细胞24 h后诱导SACC-LM细胞发生凋亡,并将细胞周期阻滞于S期。4)用透射电镜观察,协同用药(浓度比1∶1)作用SACC-LM细胞24 h后,出现明显细胞凋亡特征。[结论]姜黄素和β-榄香稀(浓度比1∶1)联合应用可增强对SACC-LM细胞株的敏感作用,并诱导其产生凋亡,使其细胞周期阻滞于S期。

基于LMS算法的自适应逆可重构控制系统

针对多输入多输出 (MIMO)飞控系统的可重构设计问题 ,提出了解耦控制与自适应逆控制 (adaptiveinversecontrol)相结合的控制策略。首先采用降阶线性动态逆 (RLDI)设计了某型飞机的滚转角控制回路 ,以使飞机侧向运动的滚转与侧滑之间实现解耦 ;然后 ,考虑到当舵机出现故障以后系统性能的恢复问题 ,应用基于ε 滤波的LMS(leastmeansquare)算法 ,在系统解耦的基础上构建了自适应逆控制系统 ,从而实现系统在舵机故障下的重构。仿真结果表明 ,这种基于改进的ε 滤波的LMS算法的自适应逆可重构飞行控制系统具有良好的系统故障恢复功能 ,表明了其在飞控系统中实施重构控制的有效性。

IS-LM模型预测贷款需求量的Fuzzy系统分析

在参考文献[1]的基础上,将“贷款量-利率”纳入IS-LM模型中,并对参数α、β作进一步的分析,使其作为利率调控的参考。

基于LMS自适应滤波的电能计量箱数据采集与处理方法研究

为了解决电能计量箱多传感器数据同步采集,并降低数据噪声的问题,文章研究设计了电能计量箱多特征量采集系统。该方法采用STM32F7和STM32F1单片机作为主-辅处理器,设计了多传感器数据滤波和扩展IO资源采集系统;设计并采用了标准化的通信协议使传感器数据实现同步采集;最后,采用基于最小均方(LMS)自适应滤波的方法对采集的数据进行降噪处理和分析。文章以温度传感器ADT7320为例做了数据采集与滤波处理实验,通过数据降噪处理后,基本消除了频率在1 Hz以上的噪声且小于1 Hz的噪声幅值也减少为原来的50%~90%。通过与传统的低通滤波器相比,文中方法能根据噪声频率进行自适应滤波,从而得到较为纯净准确的传感器数据。

基于自适应小波包变换的LMS窄带干扰抑制技术

文章将自适应小波包子带树分解算法与LMS自适应算法相结合,利用自适应小波包变换所具有的优良时频局域性和多分辨分析特征,迅速跟踪和准确定位窄带干扰所污染的子带;然后利用自适应LMS算法对受扰子带进行干扰对消,将窄带干扰滤除,在去除干扰的同时,有效地减少了对有用信号的损失。同时,小波包变换提高了LMS算法的收敛速度和稳定性。仿真结果表明,二者的结合使DSSS系统的干扰抑制性能得到进一步提高。

一种改进的双极性训练序列时域均衡LMS算法

为解决双极性训练序列无线信道中码间干扰的抑制问题,针对最小均方(least mean square,LMS)类算法在误差预测范围、步长选择和功率自适应方面的不足,提出一种前向预测—判决算法。建立了ARMA(p,q)模型,由梯度预测公式推导出本算法的具体形式,设置误码率和输出信号功率作为算法性能的衡量标准,Matlab仿真结果表明:该算法能较好地适应双极性序列,跟踪多径信道,大大减小误码率,使检出的信号功率不会因噪声的湮没而明显减小。

奥迪R8 LMS杯日本站完赛

一汽-大众奥迪赛车队车手程丛夫与卫冕冠军熊龙并列积分榜榜首。近日,奥迪R8 LMS杯在日本富士国际赛车场再次上演了精彩激战。经过本场比赛,一汽-大众奥迪赛车队的程丛夫（CHENG Cong Fu）与泰达车队的卫冕杯赛冠军熊龙（Alex YOONG）并列积分榜榜首,将持相同积分并肩迈入本赛季收官战。卫冕冠军熊龙在第十回合比赛中,再次夺得冠军。

基于双隐含层GA-BP神经网络的重型柴油车排放预测

为了建立一种能够预测柴油车道路排放特性的模型,文章采用便携式车载(汽车尾气)排放测量系统(portable emission measurement system,PEMS),对某重型柴油车进行道路污染物排放特性测试;利用测得的试验数据,在双隐含层反向传播(back propagation,BP)神经网络的基础上,引入Levenberg-Marquardt(LM)优化算法,用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化网络的权值与阈值;以车辆比功率(vehicle specificpower,VSP)为输入,搭建CO、NOx排放预测模型,并用试验数据对模型进行训练、验证。结果表明,CO、NOx的预测结果与样本数据之间的皮尔逊相关系数分别为0.8553、0.8512,线性高度相关;在整体误差水平上,CO、NOx排放因子的相对误差分别为2.61%、6.71%。该方法对车辆CO、NOx的瞬时排放和整体排放特性的预测准确性较好,具有一定的理论意义和工程应用价值。

基于混合双层自组织径向基函数神经网络的优化学习算法

针对传统方法采用先训练后测试两阶段学习机制极易导致的过拟合或欠拟合问题,提出一种基于混合双层自组织径向基函数神经网络的优化学习(hybrid bilevel self-organizing radial basis function neural network optimization learning,Hb-SRBFNN-OL)算法。首先,将训练过程和测试过程集成到一个统一的框架中,规避过拟合或欠拟合问题。其次,基于进化学习机制,提出上下2层的交互式优化学习算法,上层基于网络复杂度和测试误差自组织调整网络结构,下层采用列文伯格-马夸尔特(Levenberg Marquardt,LM)算法作为优化器对自组织径向基函数神经网络(self-organizing radial basis function neural network,SO-RBFNN)的连接权值进行优化。最后,利用来自多个子网络的综合信息生成模型的最终输出,加速网络全局收敛。为验证所提方法的可行性,分别在多个分类和预测任务中进行了测试实验。结果表明,在与传统神经网络结构相似甚至更好的测试和分类精度下,该方法不仅能实现更快的训练收敛,而且能进化成更精简紧凑的径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)模型。尤其在污水处理过程中总磷的质量浓度预测实验中,测试集中均方根误差(root mean squared error,RMSE)最高可降低48.90%,实际场景实验结果验证了所提算法的精确性更佳且泛化能力更强。

基于LM3S101的数字采控器设计

给出了一种新型数字采控器的设计方法。该系统硬件以ARMCortex-M3内核的LM3S101微控制器为核心,采用专用RS-485通信器件和串行-并行转换器件来简化系统的硬件结构;软件则采用模块化设计思想,并利用中断技术来实现远程通信。设计出的数字采控器结构简单,性价比高,系统运行稳定可靠。

LM331压频变换器的原理及应用

介绍了集成电路ＬＭ３３１ 的结构和特点，分析了Ｖ／Ｆ 和Ｆ／Ｖ 电路的工作原理。同时也给出了一些应用的例子。

我国货币政策有效性研究:1984-2006

本文首先基于价格—产出关系的IS-LM模型和蒙代尔-弗莱明模型,定性分析了我国货币政策的作用效果,然后利用1984—2006年经济金融数据,通过Granger因果关系检验,探讨了我国货币政策的有效性问题。研究表明,在开放经济条件下,货币政策的产出效应和价格效应在短期内是存在的;我国的货币政策对国际收支平衡有一定的影响,但对充分就业作用效果不佳。